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Cómo distinguir imágenes con la ayuda de la Ciencia de Datos

Cómo distinguir imágenes con la ayuda de la Ciencia de Datos
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1 de ago - min de lectura


Data Science 3- Digital HouseConcluyó el programa de Data Science impartido durante el primer semestre del año en Digital House y, como es habitual, los alumnos presentaron sus proyectos integradores. En este sentido, Amanda Delgado Rocke y Florencia Kabas trabajaron en el desarrollo de un sistema para el análisis de imágenes. Básicamente, apelaron al machine learning, esto es, crear un sistema que aprenda automáticamente para que detecte y clasifique imágenes con nieve, de aquellas no nevadas. “Corroborar el tipo de foto en base a datos binarios. De esta manera, teníamos dos tipos de clasificaciones: imágenes nevadas e imágenes sin nieve con el objetivo de identificar paisajes del primer tipo. Para eso, el desafío inicial fue trabajar con fotos disponibles en internet y convertirlas en datos”, explicaron las estudiantes.   A tal fin utilizaron el motor de búsqueda Bing, de Microsoft, para realizar el scrapeo, es decir, enfocarse en una búsqueda determinada para recolectar datos no estructurados. “Consideramos que para esta labor Bing es mejor que Google porque es más flexible. Además, apelamos al uso de imágenes disponibles sin costo. Así es como obtuvimos un DataSet con 1450 imágenes etiquetas”, ilustraron. El DataSet es una representación de datos residente en memoria que proporciona una modelo de programación relacional coherente independientemente del origen de datos que contiene. Data Science- Digital House Como las imágenes eran de distintos formatos decidieron convertirlas a RGB, y luego le asignaron un código a cada tipo de color. De esta manera obtuvieron miles de columnas según la cantidad de colores de las imágenes. Para simplificar el trabajo apelaron a la variable de saturación, esto es, el colorido de una imagen. Así es como un color muy saturado tiene un color intenso, mientras que un color menos saturado parece más descolorido y gris; y sin saturación, un color se convierte en un tono grisáceo. Con posterioridad, redimensionaron las imágenes para que todas tengan el tamaño y orientación para poder compararlas. Como resultado, pudieron disminuir los cientos de columnas del DataSet a solo 512.   Métodos Con ese DataSet utilizaron dos métodos para proseguir con el trabajo: vecinos cercanos y árboles de decisión. El primero detecta imágenes nevadas en función de las imágenes cercanas, por eso es un método por comparación. En tanto, en el segundo, es un algoritmo el que busca variables que le provean de información y así toma decisiones para agrupar solo a las imágenes nevadas. “Con esta metodología obtuvimos un nivel de acierto del 70%, por eso pensamos en otra alternativa para elevar el porcentaje, que fue optimizado al 82% a través de grid search y random forest que lograron elevar el rendimiento de nuestro algoritmo”, detallaron. Grid search hace búsquedas de parámetros y valores que entran en el modelo y los prueba para decidir al mejor combinación posible, mientras que random forest toma un modelo, lo repite muchas veces y lo compara, en este caso con muchas otras imágenes para definir. Data Science2- Digital House Data Science 2- Digital House Para concluir, las alumnas expresaron al resto de los alumnos que luego presentaron otros 10 proyectos: “Con esta realización de este proyecto nos dimos cuenta que queremos seguir avanzando en el campo del procesamiento de imágenes en base al análisis de datos no estructurados”.

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Si sabés programar en Android podés ayudar a la OMS para mitigar la propagación del coronavirus

En concreto, la entidad busca que programadores mobile que puedan colaborar con el desarrollo de una app que puede ser utilizada por personas de todo el mundo, y para iterar rápidamente la aplicación a versiones más nuevas para responder mejor a la pandemia.En este sentido, la OMS está buscando profesionales no sanitarios que sepan cómo crear una app desde cero ya sea para el Android como para iOS; que hablen inglés, francés, chino, español, árabe o ruso; y que deseen trabajar para entregar al público información y consejos aprobados por la OMS sobre coronavirus.Los objetivos clave del proyecto son contener y mitigar la propagación del virus, diagnosticar y clasificar casos y proporcionar un sistema de retroalimentación para los usuarios. La organización quiere que la aplicación se ejecute lo antes posible, pero también quiere que cumpla con los estándares web de privacidad, seguridad y accesibilidad de la OMS.Para participar, los interesados puede leer los documentos de incorporación de la OMS aquí, y unirse a la comunidad de GitHub aquí.

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Protocolo Digital House COVID-19

Por ello, las clases de la totalidad de los cursos que se imparten en Digital House cambiarán su formato presencial por la modalidad a distancia. De esta manera, podrás continuar con tu proceso de aprendizaje para seguir desarrollando tus habilidades digitales a través de clases a distancia hasta el 14 de abril.Las clases se llevarán adelante a través de Zoom, la plataforma que utilizamos para videoconferencias, y que te permitirá interactuar con tus docentes, compañeros, chatear trabajar en equipos virtualmente en sub-aulas y mucho más. Para ello, disponemos de toda la infraestructura necesaria como cámaras, micrófonos y parlantes, entre otros elementos. Además, te llegará una guía sencilla con las instrucciones para que puedas utilizar esta herramienta sin ningún inconveniente.Tal como venía sucediendo hasta ahora, también tendrás acceso a nuestro campus virtual PlayGround, en la cual se encuentra todo el contenido, las actividades y las propuestas virtuales de tu curso. Esta emergencia sanitaria nos desafía a modificar ciertos hábitos en pos de la seguridad y el bien colectivo. En el caso de la educación, nos pone ante la oportunidad de descubrir nuevas formas de estudiar y aprender.Equipo Digital House

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Las mujeres y las disciplinas digitales

En este contexto, estamos ante un fenómeno muy especial: las empresas de todos los tamaños y tipos de industria están demandando talento digital, pero no lo encuentran porque no hay tantos perfiles disponibles. Por el otro, son pocas las mujeres que eligen capacitarse en estas disciplinas, entre las cuales se encuentran programación web full stack, programación de aplicaciones móviles, ciencia de datos e inteligencia artificial, por mencionar solo algunas. Al respecto, estudios locales señalan que aproximadamente el 33% de las mujeres en la Argentina integran el universo de las carreras de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas. A nivel mundial, el promedio ronda el 25%.  Sin embargo, todo parece indicar que la tendencia está cambiando, aunque claro que faltan muchos años para lograr la igualdad de género: por un lado, son muchas las organizaciones que están ávidas por contratar talento femenino porque reconocen que las mujeres enriquecen los grupos de trabajo y ofrecen otra perspectiva frente a distintas situaciones, entre muchas otras particularidades. Por el otro, que está creciendo el interés de las estudiantes por capacitarse en este tipo de disciplinas.  Esto se observa al analizar el número de personas inscriptas en Digital House. Por ejemplo, en el curso de Programación Web Full Stack del primer semestre de 2019 se registró un 49% de estudiantes mujeres y un 51% de hombres. Por otra parte, durante ese mismo periodo, el curso de Programación Mobile para el sistema operativo Android tuvo un 15% de alumnas. Este porcentaje es elevado si recordamos que a nivel mundial solo el 6% de las aplicaciones móviles han sido creadas por programadoras. Actualmente, la mayor cantidad de mujeres se encuentran en los programas de Marketing Digital. Durante el primer semestre de 2019 ellas representaron el 56% del alumnado, mientras que el porcentaje fue de 58% en la segunda mitad de ese año. En tanto, el curso de Data Analytics cuenta cada semestre con más alumnas, de tal forma que el promedio de es del 40% de mujeres.  Las cifras mencionadas permiten pensar que el número de colaboradoras irá en aumento en las organizaciones próximamente, algo que debería evidenciarse en próximas mediciones. Al respecto en nuestra Bolsa de Trabajo notamos una gran cantidad de estudiantes y egresadas contratadas por todo tipo de empresas.  Actualmente, según la 11va edición de la encuesta de sueldos que realiza sysarmy, la comunidad Argentina de sistemas que nuclea a profesionales del sector y realiza actividades para hacer crecer la industria, de entre 6 mil sondeados se registraron 85% hombres, 14% de mujeres y menos de 1% otros géneros. En el Día Internacional de la Mujer, es importante inspirar a las mujeres para que sepan que no existen “puestos de trabajo masculinos y femeninos” ya que cada uno puede desempeñarse en la disciplina que le apasione. Al mismo tiempo, es fundamental visibilizar casos motivadores como el de Gabriela Rodriguez y Belén Mauro González porque son ejemplos cercanos que pueden inspirar a otras, y nunca dejar de mencionar que la igualdad de género también tiene que ver con que hombres y mujeres tengan las mismas posibilidades de ascenso y el mismo salario ante una igualdad de experiencia y conocimientos.  <iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/MnbEtEvk2MI" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>